(57)【要約】【課題】ウェーブレット変換のパラメータの設定が容易になる画像検査装置を提供する。【解決手段】画像検査装置１００が備える制御部１１０は、ウェーブレットパラメータを用いて原画像データのウェーブレット変換を行なうウェーブレット変換部６２０と、ノイズ除去パラメータを用いてウェーブレット変換後のデータから原画像に含まれるノイズを除去するノイズ除去部６３０と、ノイズ除去後の第１のデータに対してウェーブレット逆変換を行なうウェーブレット逆変換部６４０と、ウェーブレット逆変換後のデータから欠陥候補領域を抽出する抽出部６５０と、抽出された領域を欠陥領域と他の領域とに分類する分類部６６０と、欠陥の抽出性能を評価する評価部６７０と、評価の結果に基づいてウェーブレットパラメータとノイズ除去パラメータとを変更する変更部６８０とを含む。【選択図】図６
2007198912.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の撮影により取得された原画像に対応する原画像データを格納する記憶部と、
前記記憶部に格納されているデータに基づいて演算処理を行なう演算制御部とを備え、
前記演算制御部は、
ウェーブレットパラメータを用いて、前記原画像データに対してウェーブレット変換を行なう第１のウェーブレット変換手段と、
ノイズ除去パラメータを用いて、前記ウェーブレット変換後のデータから前記原画像に含まれるノイズを除去する第１のノイズ除去手段と、
前記ノイズが除去された第１のデータに対してウェーブレット逆変換を行なうことにより、前記ノイズが除去された後の前記原画像に対応する第２のデータを生成するウェーブレット逆変換手段と、
予め設定された抽出基準に基づいて、前記第２のデータから、欠陥の候補となる領域を抽出する抽出手段と、
予め設定された分類基準に基づいて、前記抽出手段により抽出された領域を欠陥領域と前記欠陥領域と異なる領域とに分類する分類手段と、
前記分類手段による分類の結果と予め定められた評価基準とに基づいて、欠陥の抽出性能を評価する評価手段と、
前記評価手段による評価の結果に基づいて、前記ウェーブレットパラメータと前記ノイズ除去パラメータとを変更する変更手段と、
変更後の前記ウェーブレットパラメータを用いて、前記原画像データに対してウェーブレット変換を行なう第２のウェーブレット変換手段と、
変更後のノイズ除去パラメータを用いて、前記第２のウェーブレット変換手段により生成されたデータから前記ノイズを除去する第２のノイズ除去手段とを備える、画像検査装置。
【請求項２】
前記変更手段は、進化的手法を用いることにより前記ウェーブレットパラメータと前記ノイズ除去パラメータとを変更する、請求項１に記載の画像検査装置。
【請求項３】
前記進化的手法は、遺伝的アルゴリズムを含む、請求項２に記載の画像検査装置。
【請求項４】
前記ウェーブレットパラメータは、前記ウェーブレット変換が行なわれる階層に対応するレベル数と、前記ウェーブレット変換における各周波数帯域ごとにノイズを除去するために使用される各閾値とを含み、
前記変更手段は、前記レベル数と各前記閾値をそれぞれ変更する、請求項１に記載の画像検査装置。
【請求項５】
前記記憶部は、前記検査対象物に対して予め特定された真の欠陥に対応する欠陥画像データをさらに格納しており、
前記抽出手段は、
前記欠陥画像データに基づいて、前記真の欠陥を含む領域におけるコントラストの最小値を算出する第１のコントラスト算出手段と、
前記原画像データからノイズが除去された後のデータに基づいて、前記欠陥の候補となる領域におけるコントラストの最大値を算出する第２のコントラスト算出手段とを含み、
前記評価手段は、前記最大値と前記最小値とに基づく評価値を算出し、
前記変更手段は、前記評価値と予め設定された基準値との比較の結果に基づいて、前記ウェーブレットパラメータと前記ノイズ除去パラメータとを変更する、請求項１に記載の画像検査装置。
【請求項６】
前記評価手段は、前記最大値と前記最小値との差を前記評価値として算出し、
前記変更手段は、前記最大値と前記最小値との差が予め設定された値を下回る場合に、前記ウェーブレットパラメータと前記ノイズ除去パラメータとを変更する、請求項５に記載の画像検査装置。
【請求項７】
検査対象物の撮影により取得された原画像に対応する原画像データを格納する記憶部と、前記記憶部に格納されているデータに基づいて演算処理を行なう演算制御部とを備える演算処理装置により実行される画像検査方法であって、
前記演算制御部が、ウェーブレットパラメータを用いて、前記原画像データに対してウェーブレット変換を行なうステップと、
前記演算制御部が、ノイズ除去パラメータを用いて、前記ウェーブレット変換後のデータから前記原画像に含まれるノイズを除去するステップと、
前記演算制御部が、前記ノイズが除去された第１のデータに対してウェーブレット逆変換を行なうことにより、前記ノイズが除去された後の前記原画像に対応する第２のデータを生成するステップと、
前記演算制御部が、予め設定された抽出基準に基づいて、前記第２のデータから、欠陥の候補となる領域を抽出するステップと、
前記演算制御部が、予め設定された分類基準に基づいて、前記抽出された領域を欠陥領域と前記欠陥領域と異なる領域とに分類するステップと、
前記演算制御部が、前記分類の結果と予め定められた評価基準とに基づいて、欠陥の抽出性能を評価するステップと、
前記演算制御部が、前記評価の結果に基づいて、前記ウェーブレットパラメータと前記ノイズ除去パラメータとを変更するステップと、
前記演算制御部が、変更後の前記ウェーブレットパラメータを用いて、前記原画像データに対してウェーブレット変換を行なうステップと、
前記演算制御部が、変更後のノイズ除去パラメータを用いて、変更後の前記ウェーブレットパラメータを用いて行なわれた前記ウェーブレット変換により生成されたデータから前記ノイズを除去するステップとを備える、画像検査方法。
【請求項８】
コンピュータを画像検査装置として機能させるためのプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータに、
検査対象物の撮影により取得された原画像に対応する原画像データを準備するステップと、
ウェーブレットパラメータを用いて、前記原画像データに対してウェーブレット変換を行なうステップと、
ノイズ除去パラメータを用いて、前記ウェーブレット変換後のデータから前記原画像に含まれるノイズを除去するステップと、
前記ノイズが除去された第１のデータに対してウェーブレット逆変換を行なうことにより、前記ノイズが除去された後の前記原画像に対応する第２のデータを生成するステップと、
予め設定された抽出基準に基づいて、前記第２のデータから、欠陥の候補となる領域を抽出するステップと、
予め設定された分類基準に基づいて、前記抽出された領域を欠陥領域と前記欠陥領域と異なる領域とに分類するステップと、
前記分類の結果と予め定められた評価基準とに基づいて、欠陥の抽出性能を評価するステップと、
前記評価の結果に基づいて、前記ウェーブレットパラメータと前記ノイズ除去パラメータとを変更するステップと、
変更後の前記ウェーブレットパラメータを用いて、前記原画像データに対してウェーブレット変換を行なうステップと、
変更後のノイズ除去パラメータを用いて、変更後の前記ウェーブレットパラメータを用いて行なわれた前記ウェーブレット変換により生成されたデータから前記ノイズを除去するステップとを実行させる、プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はウェーブレット変換を用いた画像検査に関する。本発明は、より特定的には、ウェーブレット変換で使用されるパラメータを変更できる画像検査装置、画像検査方法、コンピュータを画像検査装置として機能させるためのプログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の画像撮像デバイスやパーソナルコンピュータ（ＰＣ（Personal Computer））等の画像処理機器の低価格化により、画像処理の適用分野が広がりつつある。とりわけ、産業分野における欠陥検査への画像処理の適用は広範に渡り、製品またはデバイスの歩留まりあるいは品質の向上のために、あるいは、目視検査員削減によるコストダウンのために、その必要性がますます高まっている。そこで、現状では、欠陥検査に用いるために、画像処理技術を適用した多種多様な欠陥検査装置が開発されている。
【０００３】
このような欠陥検査装置において、検査対象を撮像した時の撮像画像の品質が検査性能へ影響を及ぼすことが一般的に知られている。低品質の撮像画像とは、たとえば、シェーディング、ランダムノイズ、モアレ等のノイズを含む画像である。これらの影響によって欠陥部分が不明瞭になることにより、当該欠陥部分を検出できなくなったり、欠陥でない部分が強調されることによって欠陥として検出される等の問題が生じる。
【０００４】
そこで、撮像画像の品質を向上させるために撮像画像に対してノイズ除去処理が一般的に行なわれている。ノイズ除去処理には様々な方法があり、検査対象および撮像画像の状態によって適切な方法が選択される。
【０００５】
ノイズを除去するための方法に関し、たとえば、特開平９−２１２６２３号公報（特許文献１）は、離散ウェーブレット変換を用いた技術を開示している。当該技術によれば、まず、入力信号が２次元信号である撮像画像に対して、離散ウェーブレット変換を用いた多重解像度解析が施され、撮像画像は、複数の周波数帯域に分割される。次に、周波数帯域毎にノイズレベルの閾値が設定される。閾値以下の値を有する成分は、ノイズと判断される。その成分の値が０とすることによりノイズ成分を低減する処理が行なわれる。その後、２次元信号が再構築され、ノイズ成分が低減された画像の生成が可能となる。
【０００６】
ここで、離散ウェーブレット変換について説明する。離散ウェーブレット変換は、周波数解析手法であるウェーブレット変換の一つであり、多重解像度解析などに用いられる。入力信号Ｓ（０）に対して離散ウェーブレット変換を施すことによって、入力信号Ｓ（０）は、高周波成分Ｈ（１）と低周波成分Ｌ（１）とに分解される。多重解像度分析では、分解により抽出された低周波成分Ｌ（１）は、高周波成分Ｈ（２）と低周波成分Ｌ（２）とにさらに分解される。
【０００７】
また、逆離散ウェーブレット変換により、低周波成分Ｌ（１）は、高周波成分Ｈ（２）と低周波成分Ｌ（２）とから再構築される。同様に、入力信号Ｓ（０）は、高周波成分Ｈ（１）と低周波成分Ｌ（１）とから再構築される。これらの変換処理は、入力信号Ｓ（０）が１次元信号の時も２次元信号の時も適用可能であることが一般的に知られている。
【特許文献１】特開平９−２１２６２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特開平９−２１２６２３号公報に開示された技術によると、閾値が周波数帯域毎に設定される必要があるため、適切な閾値を設定することが困難であるという問題がある。特に多重解像度解析を繰り返して低周波成分Ｌ（ｉ）を高周波成分Ｈ（ｉ＋１）と低周波成分Ｌ（ｉ＋１）とに分解するなど、複数の周波数帯域に分解する場合には、閾値の数が膨大になる。このように多数存在する閾値をユーザが全て適切に設定することは困難である。
【０００９】
また、ユーザが適切な閾値を設定することができなかった場合には、撮像画像中のノイズ以外の信号成分が低減されたり、逆に、ノイズ成分が残ったままになる場合もある。このような場合、結果として、画像検査装置による検査の性能が低下することとなる。
【００１０】
本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、画像処理検査に使用されるウェーブレット変換において使用されるパラメータの設定が容易になる画像検査装置を提供することである。
【００１１】
本発明の他の目的は、検査性能を低下させることなく画像検査処理において使用されるパラメータの設定が容易になる画像検査装置を提供することである。
【００１２】
本発明の他の目的は、画像処理検査に使用されるウェーブレット変換において使用されるパラメータの設定が容易になる画像検査方法を提供することである。
【００１３】
本発明の他の目的は、検査性能を低下させることなく画像検査処理において使用されるパラメータの設定が容易になる画像検査方法を提供することである。
【００１４】
本発明の他の目的は、画像処理検査に使用されるウェーブレット変換において使用されるパラメータの設定が容易になる画像検査装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを提供することである。
【００１５】
本発明の他の目的は、検査性能を低下させることなく画像検査処理において使用されるパラメータの設定が容易になる画像検査装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを提供することである。
【００１６】
本発明の他の目的は、上記のプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記の課題を解決するために、この発明のある局面に従う画像検査装置は、検査対象物の撮影により取得された原画像に対応する原画像データを格納する記憶部と、記憶部に格納されているデータに基づいて演算処理を行なう演算制御部とを備える。演算制御部は、ウェーブレットパラメータを用いて、原画像データに対してウェーブレット変換を行なう第１のウェーブレット変換手段と、ノイズ除去パラメータを用いて、ウェーブレット変換後のデータから原画像に含まれるノイズを除去する第１のノイズ除去手段と、ノイズが除去された第１のデータに対してウェーブレット逆変換を行なうことにより、ノイズが除去された後の原画像に対応する第２のデータを生成するウェーブレット逆変換手段と、予め設定された抽出基準に基づいて、第２のデータから、欠陥の候補となる領域を抽出する抽出手段と、予め設定された分類基準に基づいて、抽出手段により抽出された領域を欠陥領域と欠陥領域と異なる領域とに分類する分類手段と、分類手段による分類の結果と予め定められた評価基準とに基づいて、欠陥の抽出性能を評価する評価手段と、評価手段による評価の結果に基づいて、ウェーブレットパラメータとノイズ除去パラメータとを変更する変更手段と、変更後のウェーブレットパラメータを用いて、原画像データに対してウェーブレット変換を行なう第２のウェーブレット変換手段と、変更後のノイズ除去パラメータを用いて、第２のウェーブレット変換手段により生成されたデータからノイズを除去する第２のノイズ除去手段とを備える。
【００１８】
好ましくは、変更手段は、進化的手法を用いることによりウェーブレットパラメータとノイズ除去パラメータとを変更する。
【００１９】
好ましくは、進化的手法は、遺伝的アルゴリズムを含む。
好ましくは、ウェーブレットパラメータは、ウェーブレット変換が行なわれる階層に対応するレベル数と、ウェーブレット変換における各周波数帯域ごとにノイズを除去するために使用される各閾値とを含む。変更手段は、レベル数と各閾値をそれぞれ変更する。
【００２０】
好ましくは、記憶部は、検査対象物に対して予め特定された真の欠陥に対応する欠陥画像データをさらに格納している。抽出手段は、欠陥画像データに基づいて、真の欠陥を含む領域におけるコントラストの最小値を算出する第１のコントラスト算出手段と、原画像データからノイズが除去された後のデータに基づいて、欠陥の候補となる領域におけるコントラストの最大値を算出する第２のコントラスト算出手段とを含む。評価手段は、最大値と最小値とに基づく評価値を算出する。変更手段は、評価値と予め設定された基準値との比較の結果に基づいて、ウェーブレットパラメータとノイズ除去パラメータとを変更する。
【００２１】
好ましくは、評価手段は、最大値と最小値との差を評価値として算出する。変更手段は、最大値と最小値との差が予め設定された値を下回る場合に、ウェーブレットパラメータとノイズ除去パラメータとを変更する。
【００２２】
この発明の他の局面に従う画像検査方法は、検査対象物の撮影により取得された原画像に対応する原画像データを格納する記憶部と、記憶部に格納されているデータに基づいて演算処理を行なう演算制御部とを備える演算処理装置により実行される。この画像検査方法は、演算制御部が、ウェーブレットパラメータを用いて、原画像データに対してウェーブレット変換を行なうステップと、演算制御部が、ノイズ除去パラメータを用いて、ウェーブレット変換後のデータから原画像に含まれるノイズを除去するステップと、演算制御部が、ノイズが除去された第１のデータに対してウェーブレット逆変換を行なうことにより、ノイズが除去された後の原画像に対応する第２のデータを生成するステップと、演算制御部が、予め設定された抽出基準に基づいて、第２のデータから、欠陥の候補となる領域を抽出するステップと、演算制御部が、予め設定された分類基準に基づいて、抽出された領域を欠陥領域と欠陥領域と異なる領域とに分類するステップと、演算制御部が、分類の結果と予め定められた評価基準とに基づいて、欠陥の抽出性能を評価するステップと、演算制御部が、評価の結果に基づいて、ウェーブレットパラメータとノイズ除去パラメータとを変更するステップと、演算制御部が、変更後のウェーブレットパラメータを用いて、原画像データに対してウェーブレット変換を行なうステップと、演算制御部が、変更後のノイズ除去パラメータを用いて、変更後のウェーブレットパラメータを用いて行なわれたウェーブレット変換により生成されたデータからノイズを除去するステップとを備える。
【００２３】
この発明の他の局面に従うと、コンピュータを画像検査装置として機能させるためのプログラムが提供される。プログラムは、コンピュータに、検査対象物の撮影により取得された原画像に対応する原画像データを準備するステップと、ウェーブレットパラメータを用いて、原画像データに対してウェーブレット変換を行なうステップと、ノイズ除去パラメータを用いて、ウェーブレット変換後のデータから原画像に含まれるノイズを除去するステップと、ノイズが除去された第１のデータに対してウェーブレット逆変換を行なうことにより、ノイズが除去された後の原画像に対応する第２のデータを生成するステップと、予め設定された抽出基準に基づいて、第２のデータから、欠陥の候補となる領域を抽出するステップと、予め設定された分類基準に基づいて、抽出された領域を欠陥領域と欠陥領域と異なる領域とに分類するステップと、分類の結果と予め定められた評価基準とに基づいて、欠陥の抽出性能を評価するステップと、評価の結果に基づいて、ウェーブレットパラメータとノイズ除去パラメータとを変更するステップと、変更後のウェーブレットパラメータを用いて、原画像データに対してウェーブレット変換を行なうステップと、変更後のノイズ除去パラメータを用いて、変更後のウェーブレットパラメータを用いて行なわれたウェーブレット変換により生成されたデータからノイズを除去するステップとを実行させる。
【００２４】
この発明のさらに他の局面に従うと、上記のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００２６】
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る画像検査システム１０について説明する。図１は、画像検査システム１０のシステム構成を表わす図である。画像検査装置１００は、たとえば、ＰＣ（Personal Computer）やワークステーション等のコンピュータにより実現される。
【００２７】
画像検査システム１０は、検査対象物の画像データを取得して画像検査装置１００に当該画像データを送信するための画像データ取得装置２００と、画像データ取得装置２００によって取得された画像データに基づいて画像処理を行なって検査対象物の画像処理検査を実行する画像検査装置１００と、指示の入力を受け付けるマウス１４２およびキーボード１４４と、画像を表示する表示部１３０とを備える。画像データ取得装置２００については、図２を参照して説明する。画像検査装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０と、データ一時記憶部１２２と、入力部１４０と、通信部１６０，１６２とを含む。
【００２８】
通信部１６２は、画像データ取得装置２００によって取得された画像データの入力を受け付ける。通信部１６０によって取得されたデータは、制御部１１０に伝送される。記憶部１２０は、画像検査処理を実行するためのプログラム１８０−１と、通信部１６０によって取得された画像データ１８２とを含む。
【００２９】
入力部１４０は、マウス１４２あるいはキーボード１４４から送出された信号の入力を受け付ける。入力部１４０は、それらの指示に応じた信号を制御部１１０に対して送出する。
【００３０】
制御部１１０は、記憶部１２０に格納されているプログラム１８０−１と画像データ１８２とに基づいて検査対象物についての画像データ処理、欠陥抽出処理その他の演算処理を実行する。
【００３１】
制御部１１０は、たとえば、マイクロプロセッサ、プログラミングすることができるＬＳＩ（Large Scale Integration）であるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、特定の用途のために設計、製造される集積回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、その他の演算機能を有する回路により実現される。
【００３２】
また、制御部１１０は、記憶部１２０に記憶されたプログラム１８０−１に従って、画像を生成するための指示と、当該画像を表示部１３０に表示させる指示（以下においては、「描画指示」とも称する）とを出力する。
【００３３】
制御部１１０は、通信部１６０，１６２を介して画像検査装置１００の外部との通信を制御する。制御部１１０は、上述の演算処理によって生成されたデータをデータ一時記憶部１２２において確保された領域に書き込む。
【００３４】
記憶部１２０は、制御部１１０に後述する処理を実行させるためのプログラム１８０−１、画像データ１８２、その他各種プログラムおよびデータ等が記憶されている。記憶部１２０は、制御部１１０によってデータアクセスされる。なお、画像データ１８２は、各々が異なる複数種類の画像のデータから構成されるデータベースである。画像についての詳細は、図３等を参照して説明する。
【００３５】
記憶部１２０は、大容量のデータを記憶可能なハードディスク等によって実現される。なお、記憶部１２０は、ハードディスクに限定されることなく、電源を供給されなくてもデータを保持可能な不揮発性の記憶装置（たとえば、フラッシュメモリ）であればよい。
【００３６】
具体的には、記憶部１２０は、記憶の消去・書き込みを何度でも行えるＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、電気的に内容を書き換えることができるＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable ROM）、紫外線を使って記憶内容の消去・再書き込みを何度でも行えるＵＶ（Ultra-Violet）−ＥＰＲＯＭ、その他、不揮発的にデータを記憶保持可能な構成を有する回路のいずれであってもよい。
【００３７】
データ一時記憶部１２２は、一時的にデータを記憶するワークメモリとして機能する。データ一時記憶部１２２は、制御部１１０によってアクセスされる。データ一時記憶部１２２は、たとえば、データを一時的に記憶可能なＲＡＭ（Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、ＳＤＲＡＭ（Synchronous DRAM）、ダブルデータレートモードという高速なデータ転送機能を持ったＳＤＲＡＭであるＤＤＲ−ＳＤＲＡＭ（Double Data Rate SDRAM）、Rambus社が開発した高速インターフェース技術を採用したＤＲＡＭであるＲＤＲＡＭ（Rambus Dynamic RAM）、Ｄｉｒｅｃｔ−ＲＤＲＡＭ（Direct RDRAM）、その他、データを揮発的に記憶保持可能な構成を有する回路のいずれであってもよい。
【００３８】
表示部１３０は、ユーザに各種情報を、文字や画像等で表示する機能を有する。表示部１３０は、画像検査装置１００から出力された画像データに基づいた画像を表示する。具体的には、表示部１３０は、データ一時記憶部１２２に格納されているデータに基づいてそのデータに応じた表示を実現する。表示部１３０は、液晶ディスプレイ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＦＥＤ（Field Emission Display）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、有機ＥＬ（Electro luminescence）ディスプレイ、ドットマトリクス等その他の画像表示方式の表示機器のいずれであってもよい。
【００３９】
マウス１４２は、ユーザが画像検査装置１００を操作するためのインターフェースとして機能する。キーボード１４４は、ユーザが画像検査装置１００を操作するためのインターフェースとして機能する。
【００４０】
なお、表示部１３０およびキーボード１４４の構成は、図１に示されるものに限られず、画像検査装置１００の内部に設けられる構成であってもよい。また、マウス１４２は、たとえば、タッチパッド等として、画像検査装置１００の内部に設けられる構成であってもよい。また、画像検査装置１００には、ペンタブレットが入力機器として接続されていてもよい。
【００４１】
記憶媒体アクセス部１５０は、着脱可能なデータ記憶媒体１５５の装着を受け付ける。データ記憶媒体１５５は、前述の画像処理を実行するためのプログラム１８０−２あるいは検査対象となる画像データを含む。
【００４２】
記憶媒体アクセス部１５０は、記憶媒体１５５から、プログラム１８０−２を読み出す機能を有する。記憶媒体１５５に記憶されているプログラム１８０−２は、制御部１１０の動作（インストール処理）により、記憶媒体アクセス部１５０から読み出され、記憶部１２０に、プログラム１８０−１として書き込まれる。
【００４３】
このインストール処理のためのプログラムは、記憶部１２０に予め格納されており、インストール処理は、制御部１１０がインストール処理のためのプログラムを実行することによって実現される。
【００４４】
なお、プログラム１８０−２によって実現される処理は、プログラム１８０−１によって実現される処理を含むが、他の処理が含まれていてもよい。
【００４５】
また、記憶部１２０には、プログラム１８０−１が格納されていなくてもよい。この場合、制御部１１０は、記憶媒体アクセス部１５０を介して、記憶媒体１５５に記憶されたプログラム１８０−２を読み出し、データ一時記憶部１２２に実行可能な形式でそのプログラムを保持し、そして、プログラム１８０−２に基づいた所定の処理を実行する。これにより、プログラム１８０−１により実現される処理と同様の処理が実行可能になる。
【００４６】
記憶媒体１５５は、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk ROM）、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto Optical Disk）、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＦ(Compact Flash) カード、ＳＭ（Smart Media（登録商標））、ＭＭＣ（Multi Media Card）、ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード、メモリースティック（登録商標）、ｘＤピクチャーカードおよびＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、磁気テープ、その他不揮発性メモリのいずれであってもよい。
【００４７】
通信部１６２は、制御部１１０によって出力された制御信号に基づいて画像検査装置１００の外部の通信部１９０と通信する。通信部１９０は、ネットワーク１９２に接続されている。
【００４８】
通信部１６０は、制御部１１０との間でデータの授受を行なう。通信部１６０は、画像データ取得装置２００と有線または無線を介してデータの授受を行なう。
【００４９】
制御部１１０は、通信部１６０を介して、画像データ取得装置２００を制御するための制御データを送信する。また、制御部１１０は、画像データ取得装置２００から、通信部１６０を介して、送信した制御データに応じたデータを受信する。
【００５０】
通信部１６０は、ＵＳＢ１．１、ＵＳＢ２．０、その他のシリアル転送を行なう通信用インターフェースのいずれであってもよい。通信部１６０は、イーサネット（登録商標）を利用した通信用インターフェースであってもよい。また、通信部１６０は、セントロニクス仕様、ＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronic Engineers）１２８４、その他のパラレル転送を行なう通信用インターフェースのいずれであってもよい。また、通信部１６０は、ＩＥＥＥ１３９４、その他ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）規格を利用した通信用インターフェースのいずれであってもよい。
【００５１】
また、通信部１６０は、無線ＬＡＮの規格であるＩＥＥＥ８０２．１１ａ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｇ、その他無線技術を利用してデータ通信を行なう通信用インターフェースのいずれであってもよい。
【００５２】
通信部１６２は、制御部１１０との間でデータの授受を行なう。通信部１６２により実現される処理は、通信部１６０によって実現される処理と同様である。したがって、当該処理についての詳細な説明は、繰り返さない。
【００５３】
通信部１９０は、通信部１６２およびネットワーク１９２とデータの授受を行なう。ネットワーク１９２は、インターネットなどの外部のネットワークである。通信部１９０は、イーサネット（登録商標）を利用した通信用インターフェース（たとえば、ルータ）である。また、通信部１９０と、ネットワーク１９２とは、無線または有線を介してデータの授受を行なう。当該有線は、たとえば、電話線、光ファイバケーブル等である。
【００５４】
したがって、本実施の形態における画像検査装置１００は、ネットワーク１９２から、通信部１９０および通信部１６２を介して、プログラムをダウンロード処理を行ない、記憶部１２０に格納することもできる。この場合、当該ダウンロードされたプログラムは、プログラム１８０−１に相当する。
【００５５】
図２は、画像データ取得装置２００の概略の構成を表わすブロック図である。画像データ取得装置２００は、制御部２１０と、光源２２０と、カメラ２３０とを含む。
【００５６】
制御部２１０は、画像検査装置１００の通信部１６０と通信し、画像データ取得装置２００の動作を規定するためのデータを取得する。制御部２１０は、そのデータに基づいて後述する各動作の実行を制御する。制御部２１０は、逆に、画像データ取得装置２００の内部において取得されたデータを通信部１６０に対して送出する。光源２２０は、制御部２１０によって送出された制御信号に基づいて被写体に予め設定された量の光を供給する。
【００５７】
画像データ取得装置２００は、ステージ２４０に対して予め定められた位置に配置されている。ステージ２４０には、検査対象となる検査対象物２５０が配置される。検査対象物２５０は、たとえば液晶パネル、半導体、電子部品、プラスチック、金属、木材、紙、布その他のいずれであってもよい。検査対象物２５０は、ステージ２４０の外部から搬入され、ステージ２４０において予め定められた位置に設置され、その後、光源２２０による光の供給を受ける。画像データ取得装置２００が備えるカメラ２３０が検査対象物２５０を撮影すると、撮影が完了した検査対象物２５０は、ステージ２４０の外部に搬出される。その後、別の検査対象物がステージ２４０に搬入され、前述の処理が繰り返される。
【００５８】
カメラ２３０は、制御部２１０によって出力された信号に基づいて検査対象物２５０からの反射光を撮影する。カメラ２３０は、たとえばＣＣＤ方式、ＣＭＯＳ（Complementary Mental Oxide Semiconductor）方式その他の方式により実現される。カメラ２３０は、検査対象物２５０の撮影により取得したデータを画像データとして制御部２１０に送出する。制御部２１０は、そのデータを通信部１６０に対して送信する。通信部１６０によって受け付けられたデータは、制御部１１０によって記憶部１２０に格納される（画像データ１８２）。
【００５９】
ここで、本実施の形態の説明において使用される用語の定義を行なう。
真欠陥：検査員（ユーザ）が検査対象物２５０は不良品であると判定する要因となる真正の欠陥をいう。
【００６０】
擬似欠陥：検査工程で抽出される欠陥ではあるが、検査員（ユーザ）が検査対象物２５０を不良品と判定するには至らず、検査対象物２５０は良品であると判定可能な欠陥をいう。
【００６１】
以下の実施の形態で説明する画像のサイズは、たとえば、横６４０画素、縦４８０画素である。しかしながら、以下の実施の形態で使用する画像のサイズは、横６４０画素、縦４８０画素に限られることはなく、その他のサイズ（たとえば、横３２０画素、縦２４０画素）であってもよい。
【００６２】
また、以下の実施の形態で説明される画像の画素の有する濃度値は、“０”〜“２５５”の範囲の値である。濃度値が“０”の場合、対応する画素は黒であるとする。また、濃度値が“２５５”の場合、対応する画素は白であるとする。
【００６３】
なお、以下の実施の形態で使用する画像の画素の有する濃度値は、“０”〜“２５５”の範囲に含まれる値に限られることはなく、その他の範囲に含まれる値であってもよい。
【００６４】
ウェーブレットパラメータ：ウェーブレット処理の際に使用されるパラメータをいう。ウェーブレットパラメータには、マザーウェーブレットＩＤ（Identification）、ウェーブレット変換の回数（すなわち、ウェーブレット変換レベル数）（以下、ＷＬｅｖｅｌと表わす）の２つがある。
【００６５】
ノイズ除去パラメータ：ノイズ除去処理の際に使用されるパラメータをいう。ノイズ除去パラメータには、各周波数領域におけるノイズレベル閾値がある。ノイズレベル閾値の数はウェーブレット変換レベル数ＷＬｅｖｅｌに依存し、３×ＷＬｅｖｅｌ（個）となる。
【００６６】
パラメータセット：本実施の形態における、ウェーブレットパラメータとノイズ除去パラメータとの組をいう。結果として、１つのパラメータセットが有するパラメータの数は３×ＷＬｅｖｅｌ＋２（個）となる。
【００６７】
図３を参照して、記憶部１２０のデータ構造について説明する。図３は、検査対象物２５０の撮影によって取得された原画像３００を表わす図である。原画像３００は、真欠陥領域３１０と、疑似欠陥領域３２０と、背景領域３３０−１，３３０−２，３３０−３とを含む。
【００６８】
以下の説明においては、真欠陥領域を単に真欠陥とも称する。疑似欠陥領域を単に疑似欠陥とも称する。また真欠陥および疑似欠陥を総括的に欠陥とも称する。
【００６９】
原画像３００は、たとえばＡ−Ａ′断面における輝度値の濃淡プロファイルとして表わされる。以下本実施の形態における原画像３００の良品部分の輝度値は、１００以上１５０以下であるとする。
【００７０】
図４は、真欠陥画像４００を表わす図である。本実施の形態における真欠陥画像とは、原画像における真欠陥領域を表わした画像に相当する。なお、真欠陥画像は、２値画像に限られることはなくたとえば濃度値が０、１２８、２５５からなる３値画像であってもよい。この場合、濃度値がたとえば１２８付近の画素のみが抽出されることになる。教示用目標画像は、所望の抽出領域（たとえば抽出が求められる領域）が配置された画像をいう。
【００７１】
図５を参照して、画像検査装置１００のデータ構造について説明する。図５は、記憶部１２０におけるマザーウェーブレットテーブル５００の構成を表わす図である。マザーウェーブレットテーブル５００は、領域５１０，５２０を含む。
【００７２】
マザーウェーブレットの種類を特定するためのマザーウェーブレットＩＤは、領域５１０に格納されている。マザーウェーブレットの種類を表わすデータは、領域５２０に格納されている。領域５１０に格納されているデータと領域５２０に格納されているデータとはそれぞれ対応付けられている。具体的には、マザーウェーブレットＩＤ「１」、「２」、「３」、「４」、「５」、および「６」は、ドベシィ（Ｎ＝２）、ドベシィ（Ｎ＝３）、ドベシィ（Ｎ＝４）、メイエ、メキシカンハット、ハールに、それぞれ対応付けられている。
【００７３】
ウェーブレット変換の回数ＷＬｅｖｅｌは、画像のサイズの２のべき数を最大値とする整数で設定される。長方形のように縦横サイズが異なる画像の場合は、縦の画像サイズの２のべき数と横の画像サイズの２のべき数を比較して、小さい方が最大値となる。本実施の形態での画像サイズは、横６４０(２７×５)画素、縦４８０(２５×１５)画素であるため、ＷＬｅｖｅｌの最大値は５となる。これにより、１つのパラメータセットが有するパラメータの数は最大１７個となることが分かる。よって、本実施の形態においては個体長の値を１７で固定することとする。
【００７４】
図６を参照して、本実施の形態に係る画像検査装置１００を実現する制御部１１０について説明する。図６は、制御部１１０によって実現される各機能の構成を表わすブロック図である。各機能は、たとえば各々の処理を実行するプログラムが実行された時に実現される。
【００７５】
制御部１１０は、画像検査のためのデータの入力を受け付ける入力部６１０と、ウェーブレットパラメータを用いて原画像データに対してウェーブレット変換を行なうためのウェーブレット変換部６２０と、ノイズ除去パラメータを用いてウェーブレット変換後のデータから原画像に含まれるノイズを除去するためのノイズ除去部６３０と、ノイズが除去された第１のデータに対してウェーブレット逆変換を行なうことにより、ノイズが除去された後の原画像に対応する第２のデータを生成するためのウェーブレット逆変換部６４０と、予め設定された抽出基準に基づいて上記第２のデータから欠陥の候補となる領域を抽出するための抽出部６５０と、予め設定された分類基準に基づいて、抽出部６５０によって抽出された領域を欠陥領域と欠陥領域と異なる領域とに分類するための分類部６６０と、分類部６６０による分類の結果と予め設定された評価基準とに基づいて欠陥の抽出性能を評価するための評価部６７０と、評価部６７０による評価の結果に基づいて上記ウェーブレットパラメータと上記ノイズ除去パラメータとを変更するための変更部６８０と、評価部６７０による評価の結果を出力するための出力部６９０とを含む。
【００７６】
好ましくは、ウェーブレット変換部６２０は、変更部６８０による変更後のウェーブレットパラメータを用いて上記原画像に対してウェーブレット変換を行なう。好ましくは、ノイズ除去部６３０は、変更部６８０による変更後のノイズ除去パラメータを用いてウェーブレット変換部６２０により生成されたデータからノイズを除去する。
【００７７】
図７および図８を参照して、本実施の形態に係る画像検査装置１００の制御構造について説明する。図７および図８は、それぞれ、制御部１１０が実行する処理の手順を表わすフローチャートである。
【００７８】
ステップＳ７０２にて、制御部１１０は、初期設定を行なう。初期設定により、予め準備されたデータが一時記憶部１２２に確保された領域に格納される。初期設定により設定されるデータは、たとえば、Ｎ世代の個体数ｍ、交叉確率Ｐｃ、突然変異確率Ｐｍ、終了条件、Ｎ＋１世代に追加される優良個体数ｇ（１）、Ｎ＋１世代に追加されるランダム生成個体数ｇ（２）等である。以下の説明では、Ｎ世代の個体数ｍが“１００”に設定される場合について説明する。
【００７９】
なお、上記の設定では、ｇ（１）＋ｇ（２）≦ｍが成立する。優良個体数ｇ（１）、ランダム生成個体数ｇ（２）は、個体数ｍに対し、５％以下の個数であることが望ましい。
【００８０】
本実施の形態における終了条件は、最良の個体の評価値が予め設定された値（たとえば、５０）以上となること、または、後述する世代交代処理を繰り返す回数が予め設定された回数（たとえば、１００回）となることである。しかし、終了条件はこれらに限られず、その他の値あるいは回数が終了条件として設定されてもよい。
【００８１】
ステップＳ７０４にて、制御部１１０は、原画像データの入力を受け付ける。このデータは、記憶部１２０において確保された領域に、画像データ１８２として格納される。ステップＳ７０６にて、制御部１１０は、欠陥領域の指定の入力を受け付ける。
【００８２】
ステップＳ７０８にて、制御部１１０は、初期個体のｍ個のウェーブレットパラメータをランダムに生成する。ランダムに生成するとは、たとえば、擬似乱数発生機能を制御部１１０に予め持たせておき、発生される擬似乱数に従ってウェーブレットパラメータを生成することをいう。
【００８３】
具体的には、制御部１１０が、マザーウェーブレットＩＤ１〜６の中からいずれかのマザーウェーブレットＩＤをランダムに決定する。制御部１１０は、ＷＬｅｖｅｌを０〜５の中からランダムに決定する。次に、制御部１１０は、各周波数帯域の１５個全てのノイズレベル閾値の各々を、０〜２５５の範囲でランダムに決定する。１５個のノイズレベル閾値は、ＷＬｅｖｅｌの各レベルにおいて、垂直方向の高周波成分に対する閾値、水平方向の高周波成分に対する閾値、対角方向の高周波成分に対する閾値の順に３つ並び、ＷＬｅｖｅｌ＝１からＷＬｅｖｅｌ＝５までの１５（＝３×５）個が並ぶものとする。生成されたパラメータセットである個体の一例は、図９を参照して説明する。
【００８４】
図７を再び参照して、ステップＳ７１０にて、制御部１１０は、個体Ｉ（Ｎ）＿ｍにおいて世代を表わす世代番号Ｎを初期化（Ｎ＝１）する。世代番号Ｎは、後述する世代交代処理が行なわれる毎に“１”インクリメントされる。ステップＳ７１２にて、制御部１１０は、ｍ個の個体Ｉ（Ｎ）＿１〜Ｉ（Ｎ）＿ｍの各々に対し後述の処理を実行するために使用するカウンタｋを“１”に設定する。
【００８５】
ステップＳ７１４にて、制御部１１０は、第ｋ番目の個体によるウェーブレット変換を実行する。具体的には、制御部１１０は、ステップＳ７０６において生成されたｍ個の個体Ｉ（Ｎ）＿１〜Ｉ（Ｎ）＿ｍのうち、ｋ番目の個体Ｉ（Ｎ）＿ｋによるウェーブレット変換処理を原画像に対して行ない、ウェーブレット展開係数を算出する。マザーウェーブレットの種類は、個体Ｉ（Ｎ）＿ｋのマザーウェーブレットＩＤで決定される。また、ウェーブレット変換の回数も同様に、個体Ｉ（Ｎ）＿ｋのＷＬｅｖｅｌで決定される。
【００８６】
たとえば、ｋ＝１のときは、制御部１１０は、個体Ｉ（Ｎ）＿１によるウェーブレット変換処理を、原画像に対して行なう。この場合、マザーウェーブレットの種類はドベシィ(Ｎ＝２)であり、ウェーブレット変換の回数は１回である。ウェーブレット変換後の展開係数については、図１０を参照して説明する。
【００８７】
ステップＳ７１６にて、制御部１１０は、ウェーブレット変換後のデータから原画像データに含まれているノイズを除去する。ノイズを除去するための処理の詳細は、図１０を参照して説明する。
【００８８】
ステップＳ７１８にて、制御部１１０は、ウェーブレット逆変換を実行する。これにより、原画像からノイズが除去されたノイズ除去後原画像が生成される。ノイズ除去後画像については、図１１を参照して説明する。
【００８９】
ステップＳ７２０にて、制御部１１０は、ウェーブレット逆変換後のデータに基づいて欠陥候補を抽出する。具体的には、原画像の良品の輝度値が１００以上１５０以下であるため（図３）、制御部１１０は、輝度値が１００以下の画素および１５０以上の画素の輝度値を２５５とし、その他の画素の輝度値を０とする２値化処理を行なう。この２値化後画像中に現れる輝度値が２５５の１つの連結領域が、１つの欠陥候補領域となる。さらに、制御部１１０は、それぞれの欠陥候補領域について、欠陥特徴量としてのコントラストを算出する。本実施の形態におけるコントラストとは、それぞれの欠陥候補領域内の各画素について、背景領域の輝度値１２５との差分を算出し、差分の絶対値が最大のものとする。
【００９０】
たとえば、後述する図１２に示されるノイズ除去後原画像１２００の場合、２値化後の画像は図1３に示される画像１３００となる。この場合、７つの欠陥候補領域１３１０〜１３７０が存在する。欠陥候補領域１３１０〜１３７０は、領域１２１０，１２３０−１〜１２３０−６にそれぞれ対応する。図１２と図１３とを参照してそれぞれのコントラストを確認すると、欠陥候補領域１３１０のコントラストは｜４５−１２５｜＝８０となり、欠陥候補領域１３４０のコントラストは｜８０−１２５｜＝４５となり、欠陥候補領域１３３０のコントラストは｜１７０−１２５｜＝４５となる。他の欠陥候補領域のコントラストも同様に算出される。
【００９１】
図７を再び参照して、ステップＳ７２２にて、制御部１１０は、予め設定された分類基準に基づいて抽出された欠陥候補を分類する。具体的には、制御部１１０は、記憶部１２０に格納されている真欠陥画像を用いて、ステップＳ７２０にて抽出された各欠陥候補領域が真欠陥であるか擬似欠陥であるかを判別する。たとえば、制御部１１０は、ステップＳ７２０にて生成された２値化後画像と真欠陥画像とのＡＮＤ（論理積）を算出する。制御部１１０は、算出された画像（以下、「ＡＮＤ画像」という。）の輝度値が２５５の連結領域を含むものを真欠陥と判断し、その他の欠陥候補領域を擬似欠陥と判断する。ＡＮＤ画像については、図１４を参照して説明する。
【００９２】
制御部１１０は、さらに、真欠陥と擬似欠陥とを分離できるか否かを判断する。具体的には、制御部１１０は、真欠陥の中で最も小さいコントラストを有する真欠陥のコントラストＡと、擬似欠陥の中で最も大きいコントラストを有する擬似欠陥のコントラストＢとを比較し、コントラストＡの方がコントラストＢよりも大きい場合に真欠陥と擬似欠陥とを分離ができると判断する。図１３に示される例の場合、コントラストＡは欠陥候補領域１３１０のコントラスト８０である。欠陥候補領域１３２０〜１３７０のコントラストは全て４５であるため、コントラストＢは４５となる。この場合、コントラストＡの方がコントラストＢよりも大きいため、制御部１１０は、真欠陥と擬似欠陥とを分離できると判断する。
【００９３】
ステップＳ７２４にて、制御部１１０は、ステップＳ７２２にて分類された結果を用いて予め設定された評価基準に従って欠陥の抽出性能を評価する。すなわち、制御部５１０は、ステップＳ７２２にて算出されたコントラストＡとコントラストＢとから個体（すなわち、パラメータセット）の評価値を算出する。具体的には、制御部１１０は、欠陥分離度を表わすコントラストＡとコントラストＢとの差（コントラストＡ−コントラストＢ）を評価値として算出する。図１２あるいは図１３に示される例における欠陥分離度は、３５（＝８０−４５）となる。
【００９４】
ここで、特別な場合として、たとえば、真欠陥と判断される欠陥候補領域が存在しない場合には、制御部１１０は、コントラストＡを０とする。また、擬似欠陥と判断される欠陥候補領域が存在しない場合には、制御部１１０は、コントラストＢを０とする。
【００９５】
本実施の形態においては、欠陥分離度が大きいほど、すなわち評価値が大きいほど、制御部１１０は、対応する個体（パラメータセット）によって実施されたノイズ除去処理は適切であると判断する。
【００９６】
ステップＳ７２６にて、制御部１１０は、個体番号ｋを更新する（ｋ＝ｋ＋１）。ステップＳ７３０にて、制御部１１０は、ｍ個全ての個体の評価値の算出が完了したか否かを判断する。具体的には、制御部１１０は、個体番号ｋが上限値ｍよりも大きいか否かを判断する。個体番号ｋが上限値ｍよりも大きい場合には（ステップＳ７３０にてＹＥＳ）、処理はステップＳ７３２に移される。そうでない場合には（ステップＳ７３０にてＮＯ）、処理はステップＳ７１４に移される。
【００９７】
ステップＳ７３２にて、制御部１１０は、評価の結果に基づいて最良の個体を決定する。この場合、制御部１１０は、評価値が最も大きい個体（パラメータセット）を最良の個体として決定する。
【００９８】
ステップＳ７４０にて、制御部１１０は、予め設定された終了条件が成立しているか否かを判断する。ここで、終了条件は、たとえば、ある世代の最良の個体（パラメータセット）の評価値が５０以上であること、または、世代番号Ｎが１００以上の値となったこと、すなわち、後述する世代交代処理が１００回行なわれたこと等である。世代交代処理が１００回行なわれると、その世代の最良の個体（パラメータセット）の評価値が５０未満であっても、画像検査処理は終了する。この画像検査処理が終了したときの世代（以下、最終世代とも称する）における、ｍ個全ての個体（パラメータセット）またはステップＳ７３２で決定された最終世代の最良の個体（パラメータセット）が、最終的な個体（パラメータセット）、すなわち、最終的なウェーブレットパラメータおよびノイズ除去パラメータである。また、最終的な個体（パラメータセット）による検査結果が最終的な検査結果となる。制御部１１０が当該終了条件は成立していると判断すると（ステップＳ７４０にてＹＥＳ）、処理は終了する。そうでない場合には（ステップＳ７４０にてＮＯ）、処理はステップＳ８００に移される。
【００９９】
ステップＳ８００にて、制御部１１０は、後述する次世代個体生成処理を実行する。この処理が実行されると、現行の世代の次の世代に属するウェーブレットパラメータが生成される。本実施の形態においては、制御部１１０は、進化的手法を用いた次世代個体生成処理を実行する。なお、図８において説明する次世代個体生成処理は、進化的手法では、世代交代処理または遺伝的操作と呼ばれる。なお、遺伝的アルゴリズムにおいても、当該次世代個体生成処理は、世代交代処理または遺伝的操作と呼ばれる。
【０１００】
ステップＳ７５０にて、制御部１１０は、世代番号Ｎを更新する（Ｎ＝Ｎ＋１）。その後、処理はステップＳ７１２に戻され、上記の各処理が再度実行される。そして、ステップＳ７４０にて終了条件が満たされたと判定されるまで、制御部１１０は、ステップＳ７１２〜Ｓ７５０における各処理を繰り返す。このような処理により、世代が交代するにつれて、ｍ個の個体（パラメータセット）は、優秀な（すなわち、欠陥分離度が高い、検査性能が高い）ｍ個の個体（パラメータセット）に変化していく。そして、ステップＳ７４０にて終了条件が成立した場合に、制御部１１０は、記憶部１２０に、優良な１００個の個体（パラメータセット）を書き込む。
【０１０１】
図８を参照して、画像検査装置１００の制御構造についてさらに説明する。図８は、制御部１１０が実行する次世代個体生成処理の手順を表わすフローチャートである。
【０１０２】
ステップＳ８１０にて、制御部１１０は、Ｎ＋１世代の全個体情報を初期化する。つまり、この段階において、Ｎ＋１世代に属する個体の数は０個であり、後述の各処理を経て、最終的にｍ個の個体が生成される。
【０１０３】
ステップＳ８２０にて、制御部１１０は、第Ｎ世代に属するすべての個体を評価値に応じて順位付けする。本実施の形態では、制御部１１０は、評価値が最も大きい個体を最良（１番目）の個体とし、評価値が最も小さい個体をｍ番目の個体とする。なお、評価値が全く同じ個体が複数存在する場合には、その複数の個体間の順位の前後は、いずれであってもよい。
【０１０４】
ステップＳ８３０にて、制御部１１０は、第Ｎ世代に属する優良な個体を第Ｎ＋１世代に追加する。具体的には、制御部１１０は、ステップＳ８２０において順位付けられたｍ個の個体のうち、前述のステップＳ７０２にて設定された優良個体数ｇ（１）に基づいて、１番目からｇ（１）番目の個体を、変化させることなくＮ＋１世代に追加する。
【０１０５】
ここで、優良個体数ｇ（１）とは、Ｎ世代のｍ個の個体のうち、変化させることなくＮ＋１世代に追加させる個体の数をいう。本実施の形態では、優良個体数ｇ（１）は“１”である。すなわち、本実施の形態では、制御部１１０は、１番目の個体（最良の個体）のみをＮ＋１世代に追加する。具体的には、制御部１１０は、当該１番目の個体を記憶部１２０に記憶させる。なお、ステップＳ８１０において初期化されているように、Ｎ＋１世代には、最初、個体はないものとする。また、優良個体数ｇ（１）は“１”に限定されることなく、その他の値（たとえば、“２”）であってもよい。
【０１０６】
ステップＳ８４０にて、制御部１１０は、ステップＳ７０２において設定されたランダム生成個体数ｇ（２）に基づいて、ステップＳ７０８に示される処理と同様の処理を行なうことにより、ランダムにｇ（２）個の個体を生成し、第Ｎ＋１世代に追加する。ここで、ランダム生成個体数ｇ（２）とは、ランダムに生成され、第Ｎ＋１世代に追加される個体の数である。本実施の形態においてはランダム生成個体数ｇ（２）は、「１」として説明する。なお、ランダム生成個体数ｇ（２）は、「１」に限られることはなく、その他の数字であってもよい。
【０１０７】
ステップＳ８５０にて、制御部１１０は、遺伝的アルゴリズムにおける交叉を実行する。具体的には、制御部１１０は、第Ｎ世代に属するｍ（１００）個の個体から、ｍ−（ｇ（１）＋ｇ（２））個の個体を生成する。上記の例では具体的には、交叉によって、第Ｎ世代に属する１００個の個体から９８個の個体が生成される。
【０１０８】
ステップＳ８６０にて、制御部１１０は、ステップＳ８５０にて生成された９８個の個体（以下、突然変異対象個体）とに対して突然変異確率Ｐｍに基づいて遺伝的操作の１つである突然変異を実行する。ここで突然変異確率Ｐｍとは、突然変異対象個体に対して突然変異を行なう確率をいう。本実施の形態においては、突然変異確率Ｐｍは、０．０５（５％）であるとする。なお、突然変異確率Ｐｍは、上記の値に限られない。本実施の形態では、突然変異は、たとえば、制御部１１０が９８個の突然変異対象個体の各々に対し５％の確率で行なうことにより実現されるが、このような値を用いる処理に限られない。突然変異処理の詳細は、後述する（図１７）。
【０１０９】
上記のような制御構造に関し、本実施の形態における次世代個体生成処理におけるステップＳ８３０〜Ｓ８６０の各処理の順序は、図８に示される順序に限られない。たとえば、ステップＳ８４０の処理がステップＳ８３０の処理よりも先に行なわれてもよい。
【０１１０】
図９を参照して、画像検査装置１００のデータ構造についてさらに説明する。図９は、データ一時記憶部１２２に格納されているデータの一態様を表わす図である。データ一時記憶部１２２は、領域９１０，９２０を含む。
【０１１１】
本実施の形態におけるウェーブレットパラメータのセットである個体の各々を識別するデータは、領域９１０に格納されている。ウェーブレットパラメータのセットはそれぞれ、領域９２０に格納されている。
【０１１２】
図１０は、ウェーブレット変換後の展開係数の格納の一態様を表わす図である。前述の処理が制御部１１０によって実行されると、展開係数はデータ一時記憶部１２２に書き込まれる。データ一時記憶部１２２は、ウェーブレット展開係数１０００を記憶している。たとえば、ｋ＝１のときは、図９に示される個体Ｉ（Ｎ）＿１について、１回のウェーブレット変換後のウェーブレット展開係数１０００は、３つの周波数帯域として、垂直方向の高周波成分ＷＶ、水平方向の高周波成分ＷＨ、対角方向の高周波成分ＷＤとを含む。それぞれの成分について、閾値は、たとえば、１００、２０、１８と設定される。制御部１１０は、それぞれの周波数帯域において、上記閾値より大きい値を０に置換する。
【０１１３】
図１１は、原画像からノイズが除去されたノイズ除去後原画像を概念的に表わす図である。データ一時記憶部１２２は、ウェーブレット逆変換後、ノイズ除去後原画像１１００を含む。ノイズ除去後原画像１１００は、真欠陥領域１１１０と、背景領域１１２０−１，１１２０−２とを含む。ノイズ除去後原画像１１００もたとえば断面Ａ−Ａ′における輝度値の濃淡プロファイルとして表現できる。
【０１１４】
図１１に示されるノイズ除去後原画像１１００は、ノイズ成分が完全に削除された場合を表わす。一方、ノイズ成分が残っている場合もあり得る。
【０１１５】
そこで、図１２を参照して、このような場合の画像について説明する。図１２は、データ一時記憶部１２２におけるデータの格納の一態様を表わす図である。このデータは、ノイズ除去後原画像１２００に対応する。ノイズ除去後原画像１２００は、前述のウェーブレット逆変換によって生成されたものである。
【０１１６】
ノイズ除去後原画像１２００は、真欠陥領域１２１０と、背景領域１２２０−１，１２２０−２，１２２０−３とを含む。ノイズ除去後原画像１２００はさらに、ノイズ成分に対応する領域１２３０−１から１２３０−６を含む。
【０１１７】
図１３は、欠陥候補の抽出のために用いられる２値化後画像１１００を概念的に表わす図である。２値化後画像１１００は、たとえばデータ一時記憶部１２２に格納される。２値化後画像１１００は、背景領域に加えて、欠陥候補領域１３１０から１３７０を含む。欠陥候補領域１３１０から１３７０は、たとえば図１２に示される領域１２３０−１から１２３０−６に対応する。
【０１１８】
図１４は、図４に示される真欠陥画像４００と、図１３に示される２値化後画像１３００との論理積をとることにより得られる画像１４００を表わす。画像１４００は、真欠陥領域１４１０と他の領域１４２０−１，１４２０−２とを含む。図１３と図４とを比較すると、図１３に示された７つの欠陥候補領域１３１０〜１３７０のうち欠陥候補領域１３１０のみが、図１４に示される真欠陥領域１４１０に含まれている。欠陥候補領域１３２０から１３７０は、他の領域１４２０−２に含まれている。したがって、図１３に示される欠陥候補領域１３２０から１３７０は、疑似欠陥に相当することになる。
【０１１９】
図１５〜図１７を参照して、画像検査装置１００が用いる進化的手法について説明する。図１５は、画像検査装置１００が使用する遺伝的操作における交叉による個体の選択方法の手順を表わす図である。
【０１２０】
制御部１１０は、１００個の個体の中から１０％に相当する１０個をランダムに選択する（状態Ａから状態Ｂ）。制御部１１０は、その１０個の個体のうち最も評価値の高い個体を最優良個体として選択する（状態Ｂから状態Ｃ）。制御部１１０は、このような処理を２回繰返すことにより、１００個の個体の中から２個の個体をランダムに選択する。
【０１２１】
そして、制御部１１０は、交叉確率Ｐｃに基づいて、交叉対象２個体を交叉させ、２つの個体を生成する。ここで、交叉確率Ｐｃとは、交叉対象２個体を交叉させる確率をである。本実施の形態では、交叉確率Ｐｃは、０．９（９０％）であるとする。なお、交叉確率Ｐｃは、０．９に限られない。
【０１２２】
そこで、図１６を参照して、本実施の形態における交叉について説明する。図１６は、画像検査装置１００が遺伝的操作として使用する交叉を説明するための図である。
【０１２３】
個体が有する１７個のパラメータはそれぞれ表現するものが異なる。そのため、制御部１１０は、個体を領域１６１０，１６２０，１６３０の３つの領域に分離する。領域１６１０はマザーウェーブレットの種類、領域１６２０はウェーブレット変換の回数、領域１６３０はノイズ除去のパラメータを表わす。
【０１２４】
まず、領域１６１０および領域１６２０の交叉について説明する。制御部１１０は、それぞれ、交叉確率Ｐｃに基づいて、個体に含まれるパラメータを交換するか否かを決定する。つまり、本実施例においては、制御部１１０は、９０％の確率で２つの個体の各々に含まれるパラメータを交換し、１０％の確率で交換しない。
【０１２５】
次に、領域１６３０の交叉について説明する。制御部１１０は、第２番目の位置〜第１７番目の位置のいずれか（以下においては、交叉点）で切断し、切断された一方を互いに交換することで、第Ｎ＋１世代の２つの新しい個体を生成する。図１６に示される例では、交叉点の位置は、第７番目の位置１６４０（すなわち第７番目のパラメータと第８番目のパラメータとの間）となる（状態Ａ）。位置１６４０において交叉が実行されると、位置１６４０以降のパラメータが交換される（状態Ｂ）。
【０１２６】
領域１６３０の交叉処理に関しては、制御部１１０は、交叉確率Ｐｃに基づいて２つの個体を交叉すると最初に決定した時点で、１００％の交叉処理を実施する。
【０１２７】
制御部１１０は、以上のような交叉の処理を繰り返すことにより、第Ｎ世代に属するｍ個（たとえば、１００個）の個体から、９８個の個体を生成する。
【０１２８】
次に、図１７を参照して、遺伝的操作における突然変異について説明する。図１７は、制御部１１０が実行する突然変異処理を表わす図である。
【０１２９】
突然変異とは、第Ｎ世代の１つの個体の任意の位置（突然変異点）をランダムに選択し、突然変異点に対応する個体（パラメータセット）の値をランダムに任意の値に変更することで第Ｎ＋１世代の新しい個体を生成する処理をいう。突然変異点の変更後の値は、ステップＳ７０８にて制御部１１０が個体をランダムに生成する際に使用される範囲内の値と同様であるとする。
【０１３０】
具体的には、本実施の形態においては、図１７における領域１７１０は１〜６の値、領域１７２０は０〜５の値、領域１７３０は０〜２５５の値である。なお、突然変異点１７４０は、複数であってもよい。
【０１３１】
そして、制御部１１０は、突然変異処理が行なわれた９８個の個体をＮ＋１世代に追加する。具体的には、制御部１１０は、生成した９８個の個体（パラメータセット）を記憶部１２０に書き込む。以上のような処理により、Ｎ＋１世代の個体の数は、Ｎ世代と同じ個体の数になる。すなわち、記憶部１２０に記憶された個体（パラメータセット）の数は１００個となる。
【０１３２】
以上詳述した画像検査装置１００は、各処理を実行するための回路素子を組み合わせることにより実現される。あるいは、演算処理装置と記憶装置と入出力装置とを備えるＰＣその他のコンピュータシステムに各処理を実現するソフトウェアをＣＰＵその他の演算装置に実行させてコンピュータシステムのハードウェアとソフトウェアとを協働させることによっても実現される。
【０１３３】
そこで、本実施の形態に係る画像検査装置１００として機能するコンピュータシステム１８００について説明する。図１８は、コンピュータシステム１８００のハードウェア構成の一態様を表わすブロック図である。
【０１３４】
コンピュータシステム１８００は、相互にデータバスによって接続されたＣＰＵ１８１０と、コンピュータシステム１８００の使用者による指示の入力を受けるマウス１８２０およびキーボード１８３０と、入力されたデータあるいはＣＰＵ１８１０によるプログラムの実行により生成されるデータを一時的に格納するＲＡＭ１８４０と、大容量のデータを不揮発的に格納可能なハードディスク１８５０と、ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１８６０と、モニタ１８８０と、通信ＩＦ（Interface）１８９０とを含む。ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１８６０には、ＣＤ−ＲＯＭ１８６２が装着される。
【０１３５】
コンピュータシステム１８００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１８１０により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ＲＡＭ１８４０あるいはハードディスク１８５０に予め記憶されている。また、ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ１８６２その他のデータ記録媒体に格納されて、プログラム製品として流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、インターネットその他の通信回線に接続している情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラム製品として提供される場合もある。このようなソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１８６０その他の読取装置によりそのデータ記録媒体から読み取られた後に、あるいは、通信ＩＦ１８９０を介してダウンロードされた後に、ハードディスク１８５０に格納される。そのソフトウェアは、ハードディスク１８５０からＲＡＭ１８４０に実行可能な形式として読み出され、そして、ＣＰＵ１８１０によって実行される。
【０１３６】
図１８に示されるコンピュータシステム１８００を構成する各ハードウェアは、一般的なものである。したがって、本実施の形態に係る画像検査装置１００における最も本質的な部分は、ＲＡＭ１８４０、ハードディスク１８５０、ＣＤ−ＲＯＭ１８６２その他のデータ記録媒体に格納された、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。なお、コンピュータシステム１８００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。
【０１３７】
以上のようにして、本実施の形態に係る画像検査装置１００によると、制御部１１０は、ウェーブレットパラメータを用いて、原画像データに対してウェーブレット変換を行ない、ノイズ除去パラメータを用いて、ウェーブレット変換後のデータから原画像に含まれるノイズを除去する。制御部１１０は、ノイズが除去された第１のデータに対してウェーブレット逆変換を行なうことにより、ノイズが除去された後の原画像に対応する第２のデータを生成する。制御部１１０は、予め設定された抽出基準に基づいて、第２のデータから、欠陥の候補となる領域を抽出する。制御部１１０は、予め設定された分類基準に基づいて、抽出された領域を欠陥領域と欠陥領域と異なる領域とに分類する。制御部１１０は、当該分類の結果と予め定められた評価基準とに基づいて欠陥の抽出性能を評価する。制御部１１０は、上記評価の結果に基づいて、ウェーブレットパラメータとノイズ除去パラメータとを変更する。
【０１３８】
制御部１１０は、変更後のウェーブレットパラメータを用いて、原画像データに対してウェーブレット変換を行ない、変更後のノイズ除去パラメータを用いて、そのウェーブレット変換により生成されたデータからノイズを除去する。
【０１３９】
このようにすると、ウェーブレット変換およびノイズ除去のために使用されるパラメータは、当該ウェーブレット変換およびノイズ除去の処理の結果に基づいて変更されるため、画像検査装置１００のユーザ（検査員）がパラメータを設定する必要がない。また、パラメータは、その前に実行された処理（ウェーブレット変換処理、ノイズ除去処理）の結果に応じて変更されるため、検査結果から乖離するようなパラメータの設定は行なわれない。したがって、画像検査の性能の低下が防止される。これにより、検査性能を低下させることなく、画像処理検査に使用されるウェーブレット変換において使用されるパラメータの設定が容易になる画像検査装置を提供することができる。
【０１４０】
以上、本実施の形態においては、最適化手法として遺伝的アルゴリズムを使用したが、遺伝的プログラミングや進化的アルゴリズムなど他の進化的手法が用いられてもよく、あるいは、ニューラルネットワークのように進化的手法以外の最適化手法が用いられてもよい。
【０１４１】
また、本実施の形態においては、２次元の画像を対象としたために２次元のウェーブレット変換が使用されているが、入力信号が１次元である場合には、１次元のウェーブレット変換を用いてもよい。この場合も、同様の効果が得られる。また、２次元の入力信号を１次元の信号に変換した後、１次元のウェーブレット変換を用いてもよい。
【０１４２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１４３】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像検査システム１０のシステム構成を表わす図である。
【図２】画像データ取得装置２００の構成を表わすブロック図である。
【図３】検査対象物２５０の撮影によって取得された原画像３００を表わす図である。
【図４】真欠陥画像４００を表わす図である。
【図５】記憶部１２０におけるマザーウェーブレットテーブル５００の構成を表わす図である。
【図６】制御部１１０によって実現される機能の構成を表わすブロック図である。
【図７】制御部１１０が実行する処理の手順を表わすフローチャート（その１）である。
【図８】制御部１１０が実行する処理の手順を表わすフローチャート（その２）である。
【図９】データ一時記憶部１２２におけるデータの格納の一態様を表わす図で（その１）ある。
【図１０】ウェーブレット変換後の展開係数の格納の一態様を表わす図である。
【図１１】原画像からノイズが除去されたノイズ除去後の原画像を概念的に表わす図である。
【図１２】データ一時記憶部１２２におけるデータの格納の一態様を表わす図で（その２）ある。
【図１３】欠陥候補の抽出のために用いられる２値化後画像１１００を概念的に表わす図である。
【図１４】真欠陥画像４００と２値化後画像１３００との論理積をとることにより得られる画像１４００を表わす図である。
【図１５】画像検査装置１００が使用する遺伝的操作における交叉による個体の選択方法の手順を表わす図である。
【図１６】画像検査装置１００が遺伝的操作として使用する交叉を説明するための図である。
【図１７】制御部１１０が実行する突然変異処理を表わす図である。
【図１８】コンピュータシステム１８００のハードウェア構成の一態様を表わすブロック図である。
【符号の説明】
【０１４４】
１０  画像検査システム、１００  画像検査装置、１９２  ネットワーク、２００  画像データ取得装置、２２０  光源、２３０  カメラ、２４０  ステージ、２５０  検査対象物、１８００  コンピュータシステム、１８６２  ＣＤ−ＲＯＭ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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